CN108805382A - 一种基于层次分析筛选模型的百合花品种筛选方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于植物品种筛选领域并公开了一种基于层次分析筛选模型的百合花品种筛选方法，一、建立并明确层次分析筛选模型的目标层、准则层和方案层；二、根据步骤一所述的关键评价指标分别构建商品特性指标、光能利用能力指标和设施栽培适应性指标的判断矩阵，计算出各子指标相对于关键评价指标的权重值；三、计算各子指标的权重值，再根据每一个子指标的分值，计算出百合花品种的综合得分值，最后选择综合得分值最高的百合花品种最为优选的品种。本发明方法克服了现有技术中无科学依据，凭借人为经验筛选、误差较大对筛选结果的影响，计算过程简单，可操作性强，大大提高了筛选和评价的客观性。
Description
技术领域
本发明涉及植物品种筛选技术领域，具体涉及一种基于层次分析筛选模型的百合花品种筛选方法。
背景技术
百合，又名强蜀、山丹、中逢花、百合蒜、夜合花等，多年生草本球根植物，原产于中国，主要分布在亚洲东部、欧洲、北美洲等北半球温带地区，全球已发现有至少120个品种。近年更有不少经过人工杂交而产生的新品种，如亚洲百合、香水百合、火百合等。鳞茎含丰富淀粉，可食，亦作药用。
但是由于地域、环境、气候、光照的差别，不同品种的百合花不一定能适应当地的气候环境以及游客的喜好，若果引进不当不仅会造成大量资金的损失，同时也会造成百合花品相的低下，影响观赏性。所以在大量推广种植之前，都需要对引进的百合花品种进行科学评价和仔细筛选，但是由于影响百合花品种的因素太多，无法凭借人工经验进行评价，而且这样评价很容易由于每个人经验和认知水平不同而导致评价结果产生很大的差异。层次分析法(简称AHP)是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法，由层析分析法组成的模型可以称之为层次分析模型。鉴于层次分析法的巨大优势，如何提供一种基于层次分析筛选模型的百合花品种筛选方法以提高百合花品种筛选的可靠性、科学性和结果准确性是本领域技术人员需要解决的技术问题。
发明内容
本发明针对现有技术中百合花品种筛选过程中无科学依据，凭借人为经验筛选、误差较大的难题，而提供一种基于层次分析筛选模型的百合花品种筛选方法。
本发明为解决上述技术问题，采用以下技术方案来实现：
设计一种基于层次分析筛选模型的百合花品种筛选方法，包括如下步骤：
步骤一：建立并明确层次分析筛选模型的目标层、准则层和方案层，所述的目标层为评判出适合设施栽培的百合花品种，所述的准则层为百合花品种优劣的关键评价指标，所述的方案层为关键评价指标所有子指标组成的集合；所述的关键评价指标包括商品特性指标、光能利用能力指标、设施栽培适应性指标和设施栽培抗病性指标，所述的商品特性指标、光能利用能力指标、设施栽培适应性指标均包括九项子指标，所述的设施栽培抗病性指标包括一项子指标；
步骤二：根据步骤一所述的关键评价指标分别构建商品特性指标、光能利用能力指标和设施栽培适应性指标的判断矩阵，计算出各子指标相对于关键评价指标的权重值，所述的判断矩阵公式为：
其中，判断矩阵中标度i和j的值代表的是第i个元素相对第j个元素的重要性，用1，2，...8，9或其倒数表示，所述的标度值为1时，表示两个因素具有同等重要性，当标度值为2至9时，随着标度值的增大表示两个因素中一个因素相比另一个因素的重要性越来越强；
步骤三：计算各子指标的权重值Wi，再根据每一个子指标的分值Fi，计算出百合花品种的综合得分值，简记为G：
公式为：其中：n＝28；最后选择综合得分值最高的百合花品种最为优选的品种。
优选的，所述的商品特性指标的子指标包括：花枝直立性、花枝长度、花梗粗度、叶片均匀程度、冠幅、分枝能力、鲜切花耐贮性、花期调控容易程度、开花整齐度。
优选的，所述的光能利用能力指标的子指标包括：光系统电子传递速率、饱和光强下的最大净光合速率、羧化效率、光饱和点、叶绿色a/b、叶片面积、光系统最大量子效率、光补偿点、表观量子效率。
优选的，所述的设施栽培适应性指标的子指标包括：暗适应叶片的初始荧光、光适应叶片稳态荧光、光适应叶片的最小荧光、暗适应叶片的最大荧光、光和产物磷酸丙糖利用效率、RuBP再生能力限制的最大电子传递速率、最大羧化速率、光化学淬灭系数、光系统的线性电子传递速率。
优选的，所述的设施栽培抗病性指标的子指标包括设施栽培发病指数。
优选的，所述的步骤二以后还需要计算各子指标判断矩阵结果的一致性，计算过程如下：
首先将判断矩阵的各列作归一化处理，公式为：
然后求取判断矩阵各行元素之和，公式为：再对所得各行元素之和进行归一化处理，公式为：再计算出其特征向量，公式为
然后计算判断矩阵的一致性，公式为：
最后得出一致性比例，公式为：其中，R.I.为平均随即一致性指标；当C.R.小于0.1时，表示已建立的判断矩阵的一致性符合要求，所构造的判断矩阵与实际情况拟合度高，当当C.R.大于0.1时，应返回步骤二重新计算各子指标的判断矩阵。
本发明提出的一种基于层次分析筛选模型的百合花品种筛选方法，有益效果在于：本发明百合花品种筛选方法首先利用层次分析法建立层次分析筛选模型，然后通过判断矩阵计算出子指标的权重值，最后根据权重值和子指标对应的分值乘积后累加得出每一个百合花品种的综合分值，根据综合分值的大小来进行筛选，克服了现有技术中无科学依据，凭借人为经验筛选、误差较大对筛选结果的影响；同时本发明方法直接利用矩阵计算出每个子指标相对于目标层的权重值，计算过程简单，可操作性强，普通专业技术人员便可以进行操作；最后本发明方法提出了28种可能对百合花品种筛选影响的指标，大大提高了筛选和评价的客观性。
附图说明
下面结合附图中的实施例对本发明作进一步的详细说明，但并不构成对本发明的任何限制。
图1为本发明方法的层次分析筛选模型。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参阅附图1所示，本发明的一种基于层次分析筛选模型的百合花品种筛选方法，包括如下步骤：
步骤一：建立并明确层次分析筛选模型的目标层、准则层和方案层，所述的目标层为评判出适合设施栽培的百合花品种，所述的准则层为百合花品种优劣的关键评价指标，所述的方案层为关键评价指标所有子指标组成的集合；所述的关键评价指标包括商品特性指标、光能利用能力指标、设施栽培适应性指标和设施栽培抗病性指标，所述的商品特性指标、光能利用能力指标、设施栽培适应性指标均包括九项子指标，所述的设施栽培抗病性指标包括一项子指标；
步骤二：根据步骤一所述的关键评价指标分别构建商品特性指标、光能利用能力指标和设施栽培适应性指标的判断矩阵，计算出各子指标相对于关键评价指标的权重值，所述的判断矩阵公式为：
其中，判断矩阵中标度i和j的值代表的是第i个元素相对第j个元素的重要性，用1，2，...8，9或其倒数表示，所述的标度值为1时，表示两个因素具有同等重要性，当标度值为2至9时，随着标度值的增大表示两个因素中一个因素相比另一个因素的重要性越来越强；
经步骤二所得到的的判断矩阵如表1至表3所示，
表1商品特性指标的判断矩阵
注：其中C1-C9分别表示花枝直立性、花枝长度、花梗粗度、叶片均匀程度、冠幅、分枝能力、鲜切花耐贮性、花期调控容易程度、开花整齐度。
表2光能利用能力指标的判断矩阵
| C10 | C11 | C12 | C13 | C14 | C15 | C16 | C17 | C18 | Wi | |
| C10 | 5.00 | 4.00 | 4.00 | 4.00 | 3.00 | 2.00 | 1.00 | 0.50 | 0.33 | 0.1427 |
| C11 | 4.00 | 3.00 | 3.00 | 3.00 | 2.00 | 1.00 | 0.50 | 0.33 | 0.25 | 0.1035 |
| C12 | 0.20 | 0.25 | 0.33 | 0.50 | 1.00 | 2.00 | 3.00 | 4.00 | 4.00 | 0.0727 |
| C13 | 0.16 | 0.20 | 0.25 | 0.33 | 0.50 | 1.00 | 2.00 | 3.00 | 4.00 | 0.0502 |
| C14 | 0.33 | 0.50 | 1.00 | 2.00 | 0.50 | 0.33 | 0.25 | 0.20 | 0.16 | 0.0344 |
| C15 | 0.25 | 0.33 | 0.50 | 1.00 | 0.50 | 0.30 | 0.25 | 0.20 | 0.16 | 0.0236 |
| C16 | 0.11 | 0.13 | 0.14 | 0.18 | 0.20 | 0.25 | 0.33 | 0.50 | 1.00 | 0.0163 |
| C17 | 0.11 | 0.12 | 0.13 | 0.19 | 0.20 | 0.25 | 0.35 | 0.50 | 1.00 | 0.0114 |
| C18 | 0.11 | 0.11 | 0.11 | 0.17 | 0.20 | 0.25 | 0.25 | 0.40 | 0.50 | 0.0083 |
注：其中C10-C18分别表示光系统电子传递速率、饱和光强下的最大净光合速率、羧化效率、光饱和点、叶绿色a/b、叶片面积、光系统最大量子效率、光补偿点、表观量子效率。
表3设施栽培适应性指标的判断矩阵
注：其中C19-C27分别表示暗适应叶片的初始荧光、光适应叶片稳态荧光、光适应叶片的最小荧光、暗适应叶片的最大荧光、光和产物磷酸丙糖利用效率、RuBP再生能力限制的大电子传递速率、最大羧化速率、光化学淬灭系数、光系统的线性电子传递速率。
步骤三：计算各子指标的权重值Wi，见表4所示，再根据每一个子指标的分值Fi，计算出百合花品种的综合得分值，简记为G：公式为：
其中：n＝28；最后选择综合得分值最高的百合花品种最为优选的品种。
表4各子指标的权重值
所述的商品特性指标的子指标包括：花枝直立性、花枝长度、花梗粗度、叶片均匀程度、冠幅、分枝能力、鲜切花耐贮性、花期调控容易程度、开花整齐度。
所述的光能利用能力指标的子指标包括：光系统电子传递速率、饱和光强下的最大净光合速率、羧化效率、光饱和点、叶绿色a/b、叶片面积、光系统最大量子效率、光补偿点、表观量子效率。
所述的设施栽培适应性指标的子指标包括：暗适应叶片的初始荧光、光适应叶片稳态荧光、光适应叶片的最小荧光、暗适应叶片的最大荧光、光和产物磷酸丙糖利用效率、RuBP再生能力限制的最大电子传递速率、最大羧化速率、光化学淬灭系数、光系统的线性电子传递速率；所述的设施栽培抗病性指标的子指标包括设施栽培发病指数。
所述的步骤二以后还需要计算各子指标判断矩阵结果的一致性，计算过程如下：首先将判断矩阵的各列作归一化处理，公式为：然后求取判断矩阵各行元素之和，公式为：再对所得各行元素之和进行归一化处理，公式为：再计算出其特征向量，公式为然后计算判断矩阵的一致性，公式为：最后得出一致性比例，公式为：其中，R.I.为平均随即一致性指标；当C.R.小于0.1时，表示已建立的判断矩阵的一致性符合要求，所构造的判断矩阵与实际情况拟合度高，当当C.R.大于0.1时，应返回步骤二重新计算各子指标的判断矩阵。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于层次分析筛选模型的百合花品种筛选方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：建立并明确层次分析筛选模型的目标层、准则层和方案层，所述的目标层为评判出适合设施栽培的百合花品种，所述的准则层为百合花品种优劣的关键评价指标，所述的方案层为关键评价指标所有子指标组成的集合；所述的关键评价指标包括商品特性指标、光能利用能力指标、设施栽培适应性指标和设施栽培抗病性指标，所述的商品特性指标、光能利用能力指标、设施栽培适应性指标均包括九项子指标，所述的设施栽培抗病性指标包括一项子指标；
步骤二：根据步骤一所述的关键评价指标分别构建商品特性指标、光能利用能力指标和设施栽培适应性指标的判断矩阵，计算出各子指标相对于关键评价指标的权重值，所述的判断矩阵公式为：
其中，判断矩阵中标度i和j的值代表的是第i个元素相对第j个元素的重要性，用1，2，...8，9或其倒数表示，所述的标度值为1时，表示两个因素具有同等重要性，当标度值为2至9时，随着标度值的增大表示两个因素中一个因素相比另一个因素的重要性越来越强；
步骤三：计算各子指标的权重值Wi，再根据每一个子指标的分值Fi，计算出百合花品种的综合得分值，简记为G：
公式为：其中：n＝28；最后选择综合的分值最高的百合花品种最为优选的品种。
2.根据权利要求1所述的一种基于层次分析筛选模型的百合花品种筛选方法，其特征在于，所述的商品特性指标的子指标包括：花枝直立性、花枝长度、花梗粗度、叶片均匀程度、冠幅、分枝能力、鲜切花耐贮性、花期调控容易程度、开花整齐度。
3.根据权利要求1所述的一种基于层次分析筛选模型的百合花品种筛选方法，其特征在于，所述的光能利用能力指标的子指标包括：光系统电子传递速率、饱和光强下的最大净光合速率、羧化效率、光饱和点、叶绿色a/b、叶片面积、光系统最大量子效率、光补偿点、表观量子效率。
4.根据权利要求1所述的一种基于层次分析筛选模型的百合花品种筛选方法，其特征在于，所述的设施栽培适应性指标的子指标包括：暗适应叶片的初始荧光、光适应叶片稳态荧光、光适应叶片的最小荧光、暗适应叶片的最大荧光、光和产物磷酸丙糖利用效率、RuBP再生能力限制的最大电子传递速率、最大羧化速率、光化学淬灭系数、光系统的线性电子传递速率。
5.根据权利要求1所述的一种基于层次分析筛选模型的百合花品种筛选方法，其特征在于，所述的设施栽培抗病性指标的子指标包括设施栽培发病指数。
6.根据权利要求1所述的一种基于层次分析筛选模型的百合花品种筛选方法，其特征在于，所述的步骤二以后还需要计算各子指标判断矩阵结果的一致性，计算过程如下：
首先将判断矩阵的各列作归一化处理，公式为：
然后求取判断矩阵各行元素之和，公式为：再对所得各行元素之和进行归一化处理，公式为：再计算出其特征向量，公式为然后计算判断矩阵的一致性，公式为：
最后得出一致性比例，公式为：其中，R.I.为平均随即一致性指标；当C.R.小于0.1时，表示已建立的判断矩阵的一致性符合要求，所构造的判断矩阵与实际情况拟合度高，当当C.R.大于0.1时，应返回步骤二重新计算各子指标的判断矩阵。
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